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1)  facial expression classification
人脸表情分类
1.
New approach to facial expression classification——Manhattan distance;
一种人脸表情分类的新方法——Manhattan距离
2.
In this paper, a real-time facial expression classification method based on real Adaboost algorithm is presented.
使用Haar特征设计了具有连续致信度输出的查找表型弱分类器形式,构造出弱分类器空间,采用连续Adaboost算法学习出人脸表情分类器。
3.
Facial expression classification is a challenging issue in the field of multi-science.
人脸表情分类是一个跨学科富有挑战性的前沿课题。
2)  facial expression
人脸表情
1.
A vector resolution and composition algorithm of facial expression
一种人脸表情的矢量分解与合成算法
2.
In this paper, the research actuality of the methods and technology of facial expression animation is commented on.
人脸表情动画是计算机动画研究的一个重要分支,它有着十分广泛的应用前景。
3.
Human face morphing is the foundation of facial expression synthesis and talking avatar animation.
为了实时地生成自然真实的人脸表情,提出了一种基于MPEG-4人脸动画框架的人脸表情图像变形方法。
3)  face expression database
人脸表情库
1.
In order to decrease the non-realistic deformation in face expression animation, a method of using face expression database to realize face expression animation is presented.
为了减少人脸表情动画中奇异的变形,提出了一种用人脸表情库来实现人脸表情动画的方法。
4)  face classification
人脸分类
1.
This paper proposes a method for face classification based on face component.
提出一种基于部件的人脸分类方法,将人脸部件的离散余弦变换系数作为特征向量,通过支持向量机训练分类器。
2.
Accordingly, face classification algorithm based on fuzzy genetic algorithms (FGAs) and support vector machines (SVMs) are proposed.
本文首先全面介绍了近年来人脸识别技术发展的背景及本文的研究的目的及贡献;然后在相关文献的基础上,对当前流行的人脸数据库、人脸特征提取以及人脸分类等技术进行综述,从而为本文下面创新点的引出做了铺垫。
5)  facial expression recognition
人脸表情识别
1.
RBF neural network based on improved artificial fish swarm algorithm and its application to facial expression recognition;
基于改进人工鱼群算法的RBF网络及其在人脸表情识别中的应用
2.
Local binary patterns-based facial expression recognition using supervised laplacianfaces;
基于有监督的Laplacianfaces和局部二元模式的人脸表情识别
3.
Method of facial expression recognition based on dynamic sequence feature;
基于动态序列特征的人脸表情识别方法
6)  facial expression database
人脸表情数据库
1.
Design and realization of BHU facial expression database;
BHU人脸表情数据库的设计与实现
补充资料:茶叶的分类——按茶树品种不同来分类
茶叶的分类——按茶树品种不同来分类

  因为中国地大物博,茶树品种种类繁多。这里选择我国台湾省常见品种介绍:青心乌龙(软枝乌龙、小叶乌龙)、台茶27号(金萱)、台茶29号(翠玉)、铁观音、水仙、四季春等品种,在这里仅以台湾的茶树品种来分类。又因茶树为杂交之灌木植物,故其变化也很大。

  青心乌龙:属于小叶种,适合制造部分发酵的晚生种,由于本品种是一个极有历史并且被广泛种植的品种,因此有〔青心乌龙〕,〔种仔〕,〔种茶〕,〔软枝乌龙〕等别名。树型稍小,属于开张型,枝叶较密生,幼芽成紫色,叶片狭长椭圆形,叶肉稍厚柔软富弹性,叶色浓绿富光泽。本品种所制成的包种茶不但品质优良,且广受消费者喜好,故成为本省栽植面积最广的品种,可惜树势较弱,易患枯枝病且产量低。

  青心:属于小叶种,适制性极广的中生种茶树,常用的别名有〔青心〕。树型中等属于稍横张型,幼芽肥大而密生洱毛,呈紫红色,叶片为狭长略成披针型到长椭圆形,以正中央部位最阔,叶缘锯齿较锐利,叶色呈暗绿色,叶肉稍厚带硬。本品种因树势强,产量高且适制性广,因此种植面积经常居全省第一,其中以制造乌龙及俗称口风茶的台湾乌龙茶品质最高。但近年来的种植面积则居第二,主要分布于桃园,新竹,苗栗三县。

  台茶十二号:别名金萱,系统代号-2027,经过四十三年的选育后,才在民国七十年命名的新品种,由于所制造的包种茶具有独特的香味,因此广受消费者的喜好,加上其中早生,强健,高产且适合机采的特性,因此种植面积在稳定的增加中。台茶十二号树型较大,属于稍具直立性的横张型,芽密度高,幼芽大,绿中带紫,洱毛密度略少于青心乌龙,但制造时较不易脱落,故成茶上可看到明显的洱毛。叶片大型呈椭圆型,叶缘锯齿较疏,叶肉稍厚,浓绿且富光泽。由于树势强健,环境适应力强,高产,品质佳且广受消费者欢迎,因此全省各茶区均有种植。

  台茶十三号:别名翠玉,系统代号-2029,与台茶十二号同一时期选育所得。属于中早生适制包种茶的新品种,树型较大,芽色较紫,洱毛密度略低,叶片则较狭长,略大且厚,叶片两侧较上卷,叶缘锯齿较大且粗钝,叶色较绿且更具光泽。本品种较疏且不易机采,加上产量略低于台茶十二号,故初期种植不多,但由于滋味奇佳,并具强烈花香,因此日渐受到欢迎。

  硬枝红心:别名大广红心,是从福建引进的本省四大名种之一。属于早生种适合制造包种茶之品种,树型大且直立,枝叶稍疏,幼芽肥大且密生洱毛,呈紫红色,叶片形状与台茶十二号及台茶十三号接近,但锯齿较锐利,树势强健,产量中等。本品种大部分分布在台北县淡水茶区,目前以石门乡居多,所制成的条型或半球型包种茶,具有特殊香味,但因成茶色泽较差而售价较低,制造铁观音茶泽外观优异且滋味良好,品质与市场需求有直追铁观音种茶树所制造产品的趋势。

  大叶乌龙:本省四大名种之一。属于早生种,适合制造绿茶及包种茶品种,树型高大直立枝叶较疏,芽肥大洱毛多呈淡红色,叶片大型且呈椭圆形,叶色暗绿,叶肉厚树势强,但收成量中等。本品种目前则零星散布于台北县汐止,深坑,石门等地区,面积逐年减少中。

  铁观音:属于小叶种,晚生种适制铁观音茶,树型大枝条粗,但枝叶及芽密度很疏,幼芽稍带红色,叶型长椭圆至狭长型,平铺,叶缘起伏大,呈波浪状,锯齿大但不锐利,叶肉极厚且富有光泽,树势较弱且收成量少,本品种目前仅栽培于台北市文山区的木栅地区,是最佳的铁观音茶种。

  四季春:是由木栅地区茶农选出之茶种,属小叶型,极早生之包种茶品种,树型中大型且开张,枝叶及芽密生,幼芽呈淡红色,叶型较近纺锤型,两端较尖锐,叶色淡绿,具细且锐之锯齿,叶肉厚且具光泽,树势强,采摘期极长且收成量高。
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参考词条